Im Supply Chain Management sollen alle Beteiligten von einer Win-Win-Situation profitieren, da Effektivität und Effizienz entlang der gesamten Kette gesteigert werden. Im Rahmen dieser Seminararbeit wird die strategische Kapazitätsplanung einer Supply Chain (SC) unter der Annahme von asymmetrischen Prognoseinformationen betrachtet und der Ansatz von Özer und Wei vorgestellt und kritisch analysiert.
In dem Artikel ”Stategic Commitments for an Optimal Capacity Decision Under Asymmetric Forecast Information”, publiziert im Magazin Management Science im Jahr 2006 von Özalp Özer und Wei Wei, wird die strategische Kapazitätsplanung unter asymmetrischen Informationsständen analysiert. Es wird konkret das Problem angegangen wie glaubhaft Prognoseinformationen zwischen Hersteller und Lieferant ausgetauscht werden können.
Die Koordination innerhalb einer SC hinsichtlich der Transparenz und des Informationsaustausches sind elementare Bereiche im Supply Chain Management, da Informationen einer der wichtigsten Einflussfaktoren auf die Performance einer SC sind. Negative Auswirkungen auf den Profit der SC sind die Folge des Informationsmangels seitens des Lieferanten. Ein einfacher Informationsaustausch zwischen Lieferant und Hersteller ist nicht möglich, da der Gewinn des Herstellers abhängig von der Kapazitätsentscheidung des Lieferanten ist. Dies hat zur Folge das der Lieferant davon ausgeht, dass mitgeteilte Informationen vom Hersteller als nicht glaubhaft zu erachten sind.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Symbolverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Relevanz des Problems
1.2 Literaturübersicht
2 Vorstellung Theorie
2.1 Grundlegende Problematik
2.2 Capacity Reservation Contract
2.2.1 Szenario unter asymmetrischen Prognoseinformationen
2.2.2 Capacity Reservation Contract: Vertragsset
2.2.3 Ergebnis
3 Anwendungsszenario
3.1 Vorstellung Beispielszenario
3.2 Berechnung Profit in symmetrischer SC
3.3 Großhandelspreis
3.4 Capacity Reservation Contract
3.5 Ergebnisse
4 Fazit&Kritische Würdigung 12 Literaturverzeichnis
A Anhang
A.1 Abbildung Vertragsfunktion P(K)
A.2 MATLAB-Code
Eidesstattliche Erklärung
Abbildungsverzeichnis
1 Optimale Verträge in Abhängigkeit der Symmetrie (vgl. Özer & Wei 2006, S. 1252)
2 Optimale Kapazität in Abhängigkeit der Prognose µ + ξ
3 Capacity Reservation Contract - Funktion (vgl. Özer & Wei 2006, S. 1249)
Tabellenverzeichnis
1 Vertragsset im Capacity Reservation Contract
2 Capacity Reservation Contract: Gewinne SC im Beispielszenario
3 Vertragsset im Beispielszenario
4 Beispielszenario: Profitvergleich
Symbolverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Einleitung
1.1 Relevanz des Problems
Im Supply Chain Management sollen alle Beteiligten von einer Win-Win-Situation profitieren, da Effektivität und Effizienz entlang der gesamten Kette gesteigert werden (vgl. Arndt Arndt, S. 187f.). Im Rahmen dieser Seminararbeit wird die strategische Kapazitätsplanung einer Supply Chain (SC) unter der Annahme von asymmetrischen Prognoseinformationen betrachtet und der Ansatz von Özer und Wei (vgl. Özer & Wei 2006) vorgestellt und kritisch analysiert.
In dem Artikel ”Stategic Commitments for an Optimal Capacity Decision Under Asymmetric Forecast Information”, publiziert im Magazin Management Science im Jahr 2006 von Özalp Özer und Wei Wei, wird die strategische Kapazitätsplanung unter asym-metrischen Informationsständen analysiert. Es wird konkret das Problem angegangen wie glaubhaft Prognoseinformationen zwischen Hersteller und Lieferant ausgetauscht werden können.
Die Koordination innerhalb einer SC hinsichtlich der Transparenz und des Informations-austausches sind elementare Bereiche im Supply Chain Management, da Informationen einer der wichtigsten Einflussfaktoren auf die Performance einer SC sind (vgl. Chopra & Meindl 2014, S. 75). Negative Auswirkungen auf den Profit der SC sind die Folge des Informationsmangels seitens des Lieferanten. Ein einfacher Informationsaustausch zwischen Lieferant und Hersteller ist nicht möglich, da der Gewinn des Herstellers abhängig von der Kapazitätsentscheidung des Lieferanten ist. Dies hat zur Folge das der Lieferant davon ausgeht, dass mitgeteilte Informationen vom Hersteller als nicht glaubhaft zu erachten sind (vgl. Özer & Wei 2006, S. 1243). Die Konsequenz der Nichtbe-rücksichtigung der Prognose des Herstellers könnte für beide Parteien schwerwiegend sein, da die Möglichkeit besteht, dass beide wesentlich weniger verkaufen als möglich, wenn die Kapazität beispielsweise geringer ist als die Nachfrage (vgl. Cole 1997). Zudem könnte, im Falle einer geringen Prognose des Herstellers, der Lieferant Verluste aufgrund einer zu hohen Kapazität einfahren (vgl. Engardio 2001). Die Lösung der Koordination dieser asymmetrischen Supply Chain ist die „Second-Best-Solution“ -diese wird innerhalb dieser Seminararbeit behandelt. Die Frage ist, wie diskrete und glaubhafte Informationen in einer asymmetrischen SC geteilt und optimal koordiniert werden können, um den Profit aller Parteien zu maximieren.
Um diese Frage beantworten zu können, werden im Rahmen dieser Arbeit zunächst in Kapitel 1.2 vorliegende Literaturansätze betrachtet, danach werden Grundlagen und theoretische Ansätze von Özer und Wei in Abschnitt 2 vorgestellt. Mit Hilfe eines Beispielszenarios wird anschließend in Abschnitt 3 praktikabel ein Modell erläutert und die Ergebnisse werden analysiert, gefolgt von einem Fazit und einer kritischen Beurteilung im Kapitel 4.
1.2 Literatur ü bersicht
In diesem Abschnitt wird der Stand der Literatur vorgestellt und auf Ansätze einge-gangen,welcheinhaltliche Überschneidungenmit dem Ansatz von Özer undWei haben.
Vorgestellte Problematik wurde bereits in verschiedenen Bereichen untersucht. So beschäftigten sich beispielsweise Aviv (vgl. Aviv 2003), Özer (vgl. Özer 2003), Totkay und Wein (vgl. Toktay & Wein 2001) mit dem Problem der Informationsteilung von Prognosedaten. Aviv stellte einen umfassenden Überblick hinsichtlich der Problemati-ken auf. Cohen (vgl. Cohen et al. 2003) beschäftigte sich mit der Glaubhaftigkeit der Informationen bei asymmetrischen Informationen zwischen den Parteien und stellte einige Beispiele unterschiedlichster Industrien vor, in welchen der Hersteller dem Lieferanten zu optimistische Prognosen zur Verfügung stellte. Im Zuge einer empiri-schen Studie schätzte Cohen die Auswirkungen fehlender Glaubwürdigkeit auf eine SC.
Genannte Ansätze haben sich mit der Untersuchung und Analyse beschäftigt, jedoch nicht mit möglichen Lösungen, um eine glaubwürdige Informationsteilung zu gewähr-leisten. Der vorgestellte Ansatz von Özer und Wei basiert auf der Grundannahme, dass Verträge zu einer besseren Koordination führen können. Es gibt eine Menge unter-schiedlicher Literatur die Vertragsschließungen nutzen, um eine optimale Abstimmung unter symmetrischen Informationsständen zu erzielen. Pasternack (vgl. Pasternack 1985) zeigte, dass eine gute Koordination der SC möglich ist, wenn das Risiko einer zu geringen Nachfrage durch einen Rückkaufvertrag geteilt wird. Eine Verbesserung der SC Koordination konnten außerdem Tsay (vgl. Tsay 1999) durch den Einsatz quantitativ flexibler Verträge und Tomlin (vgl. Tomlin 2003) mit Hilfe eines quantitativen Premium Vertrags aufweisen. Einige Forscher, wie Cachon (vgl. Cachon 2004), Erkoc und Wu (vgl. Erkoc & Wu 2005) und Taylor und Plambeck (vgl. Taylor & Plambeck 2007), analysieren wiederum Kapazitätsentscheidungen in einer Supply Chain unter der Annahme, dass alle Parteien vollständige Informationen besitzen. Cachon zeigte wie ein erweiterter Kaufvertrag genutzt werden kann, um das Risiko vom Lieferanten auf den Hersteller umzulagern. Erkoc und Wu studierten den Kapazitätsreservierungs-Vertrag unter linearen Preisen und untersuchten den Effekt auf Nachfragevariabilität.
Die bisher vorgestellten Ansätze basierten alle auf der Annahme, dass der Lieferant die Prognoseinformationen des Herstellers kennt. Innerhalb der bestehenden Literatur asymmetrischer Informationen wird entweder durch die schlechter informierte Partei in Form von Verträgen versucht, an glaubhafte Informationen zu gelangen („Screening“ in der Game Theory (vgl. Fudenberg & Tirole 1991)) oder die informierte Partei signalisiert („signaling game“) indirekt die Informationen. Chen (vgl. Chen 2003) stellte eine umfassende Umfrage für beide Herangehensweisen auf. Cachon und Lariviere (vgl. Cachon & Lariviere 2001) boten neben Özer und Wei als einzige bisher analytische Lösungen für den Austausch glaubhafter Prognoseinformationen zwischen dem Lieferanten und dem Hersteller an.
2 Vorstellung Theorie
Die nachfolgend vorgestellten Theorien basieren auf den vorgestellten Grundlagen und Theorien von Özer und Wei (vgl. Özer & Wei 2006, S. 1238 ff.).
2.1 Grundlegende Problematik
Innerhalb einer symmetrischen Supply Chain besitzt der Lieferant (im Folgendem S) die gleichen Informationen wie der Hersteller (im Folgendem M). Die Nachfrage D setzt sich aus dem Mittelwert \i , privaten Informationen E und einer Zufallskomponente e zusammen, es gilt D = \i + E + e. E ist beiden Parteien bekannt und die optimale Lösung bei der Koordination der Supply Chain entspricht der „First Best Solution“. Die Kapazitätsentscheidung von S wird anhand der Prognoseinformationen \i + E und der Marktunsicherheit e getroffen. Der erwartete Profit bei gegebenem K kann bei der First-Best-Solution mit berechnet werden. Um den Profit aus Gleichung (2.1) zu maximieren, wird der Lieferant die Kapazität in Höhe von ansetzen. Wie in Abschnitt 1.1 beschrieben, wird es im Folgenden um Lösungsmöglich-keiten hinsichtlich der Second-Best-Solution gehen. Die First-Best-Solution wird als Benchmark genutzt, um Ergebnisse unter Annahme des symmetrischen und asymme-trischen Informationsstandes zu analysieren.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Heutzutage ist es üblich, im Sinne der Koordination der Supply Chain, einen Groß-handelspreis w zwischen S und M festzulegen. M zahlt S den Preis w für jede bestellte Einheit. Diese in der Praxis übliche Methode bringt jedoch zwei Nachteile mit sich, die die Informationsasymmetrie sogar auslösen oder erhöhen können. Dies sind zum einen die fehlende Glaubhaftigkeit hinsichtlich Prognoseinformationen seitens des Herstellers und zum anderen die doppelte Marginalisierung.
Die Kapazität von S wird hier durch ermitt lt, dies ist keine Funktion von E und somit gibt es keine Berücksichtigung der privaten Prognoseinformationen. Die zweite Quelle der Ineffizienz ist der Joint Effekt der doppelten Marginalisierung und die Marktunsicherheit e. Hieraus resultiert, dass der Gewinn der gesamten SC unter Verwendung von Großhandelspreisen geringer ausfallen wird.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
2.2 Capacity Reservation Contract
Um eine Lösung zu der beschriebenen Problematik anzubieten haben Özer und Wei verschiedene Verträge erarbeitet, welche das glaubhafte Teilen von Informationen gewährleisten sollen.
Der Kapazitätsreservations-Vertrag (engl. Capacity Reservation Contract) ist einer von zwei vorgestellten Verträgen. Bei dem Capacity Reservation Contract reserviert M bei S eine bestimmte Kapazitätsmenge noch bevor dieser die Kapazitäten sichert und M bezahlt für die Reservierung eine Gebühr. Durch diesen Vertrag ist es S möglich die privaten Prognoseinformationen E des Herstellers zu erkennen. Als zweiten Ansatz stellen Özer und Wei den Advance Purchase Contract vor, welcher ein erweiterter Kaufvertrag ist in welchem M eine feste Bestellung platziert, bevor S die notwendigen Kapazitäten erwirbt. Im Rahmen dieser Seminararbeit wird sich im Folgenden nur mit dem Capacity Reservation Contract beschäftigt.
2.2.1 Szenario unter asymmetrischen Prognoseinformationen
Es wird angenommen, dass M über private Prognoseinformationen E verfügt. In diesem Fall wird S verschiedene Auswahlmöglichkeiten von Verträgen {K(E), P(<i)} für alle E ∈ [ ¯ , £ ] demM vorlegen. Kapazität K(E) und Zahlung P(E) sind hier beides Funktionen die von E abhängen. Ziel des Lieferanten ist es, die Auswahl an Verträgen so zu defi-nieren, dass der eigene Profit maximiert wird. Ist das angebotene Vertragsset gegeben, wählt M einen bestimmten Vertrag (K(E), P(E)) aus, der seinen eigenen Profit maximiert. Durch das Treffen der Auswahl verkündet M indirekt seine Prognoseinformationen, diese entsprechen E, und dies wird wie in Abschnitt 1.2 als „Screening“ bezeichnet. Nach der Auswahl erhält S die Bezahlung P(E) und baut Kapazitäten in Höhe von K(E) zu einem Stückkostenpreis von ck. Der Hersteller bestellt nun abhängig von der Höhe der Nachfrage D und bis zu der Restriktion K wird der Lieferant den Hersteller beliefern, es gilt: Lieferhöhe = min(D, K(E)). Der Hersteller erhält die Ware und verkauft diese zu dem Preis r weiter, r > 0.
Durch die Auswahl eines Vertrages definiert der Hersteller M seinen eigenen Profit, aber auch den des Lieferanten und der gesamten SC:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Der Profit des Herstellers wird durch Π m(K(E), P(t), Q beschrieben (siehe Gleichung (2.4)) hier wird der Gewinn pro Stück ermittelt (r - w) und mit der maximal zu er-zielenden Absatzmenge, unter Beachtung der Kapazitätsrestriktionen, multipliziert. Anschließend muss die Bezahlung P(E) für die Reservierung der Kapazitäten abgezogen werden, da diese den Profit mindert. Analog hierzu werden Profit des Lieferanten Π s(K( ˆ ),P( ˆ ),Q und Profit der gesamten SC Π tot(K( ˆ ), E) ermittelt (siehe Gleichung (2.5) und (2.6)).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Die Herausforderung des Lieferanten ist es, dem Hersteller glaubwürdige Informatio-nen zu entlocken und gleichzeitig seinen Gewinn zu maximieren, indem eine Auswahl an Möglichkeiten aufgestellt wird und die Teilnahme des Herstellers sichergestellt wird. Unter der Annahme, dass der Lieferant die Auswahlmöglichkeiten so einschrän-ken kann, dass der Hersteller durch die Auswahl einer Möglichkeit glaubhaft seine Prognoseinformationen mitteilt, kann der Lieferant das folgende Modell lösen:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Der Gewinn des Lieferanten IIs (K(E), P (E), £) wird maximiert (2.7) unter der Beachtung der Restriktionen (2.8) und (2.9). Die Nebenbedingung (2.8) stellt sicher, dass der Her-steller seinen Profit Ylm(K(E), P(E), £) maximiert, somit immer den Vertrag auswählt der ihm den höchsten Profit bringt und so glaubhaft die privaten Informationen übermittelt. Die zweite Restriktion (2.9) gewährleistet die Beteiligung des Herstellers, indem der Profit Ylm(K(E), P(E), E) mindestens so hoch wie der Minimalprofit πm in ist. Dieser wird unabhängig von den Prognoseinformationen erzielt.
Um das Optimierungsproblem aus Gleichung (2.7) zu lösen und eine praktikable Auswahl von Verträgen {K(E), P(E)}^_r aufzustellen, entwickeln Özer und Wei ein mathematisches Modell in welchem das Optimierungsproblem aus Gleichung (2.7) äquivalent umgeformt wird:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Es werden, innerhalb der Ausarbeitung von Özer und Wei (vgl. Özer & Wei 2006, S. 1244), ein Lemma sowie ein Theorem aufgestellt innerhalb welcher die Bedingungen zur Ermittlung der optimalen Kapazität K(ξ) und des zu zahlenden Preises P(ξ) mathe-matisch differenziert und bestimmt werden.
Die Kapazität K(ξ) wird bestimmt, indem der Gewinn der gesamten SC, abzüglich der Kosten der Anreizsetzung aufgrund der asymmetrischen Prognoseinformationen maximiert wird. Dies passiert unter der Bedingung, dass K(ξ) monoton steigt und ist mathematisch modelliert in Gleichung (2.10). Um den Preis P(ξ) zu ermitteln den der Hersteller für die entsprechende Kapazität K(E) zahlen muss, wird die Gleichung (2.4) nach P(E) umgestellt:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Da die optimalen P(E) und K(E) monoton in E sind, kann die Funktion P(K) = P(E), wenn K = K(E) konstruiert werden. Der zu zahlende Preis für den Hersteller hängt demzufolge von der Kapazität ab, sofern diese abhängig ist von den diskreten Informationen. Die Funktion P(K) ist nichtlinear und konkav (vgl. Abbildung 3) und kann als Capacity Reservation Contract interpretiert werden.
2.2.2 Capacity Reservation Contract: Vertragsset
Das Ergebnis des Capacity Reservation Contracts sind verschiedene Vertragssets i {Ki(E), Pi(E)} die der Lieferant S den Herstellern anbietet. Ein Vertragsset setzt sich aus einem Preis P (E), der entsprechenden Kapazität K(E) und dem Nutzen bzw. dem Profit je nach E für den Hersteller zusammen (vgl. Tabelle 1). Im folgenden wird im Sinne der Veranschaulichung E diskretisiert und angenommen, dass es nur zwei verschiedene private Informationen E i (i ∈ g, h) gibt. Ein Vertragsset würde sich wie folgt aufbauen:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1: Vertragsset im Capacity Reservation Contract
Die Informationen ξg stehen für geringe private Informationen ξ, welche unterhalb des Mittelwerts der Nachfrage µ liegen, wohingegen hohe private Informationen mit ξh modelliert werden. Diese liegen dann oberhalb von µ. Da glaubwürdig sichergestellt werden soll, dass der Hersteller durch die Auswahl eines Vertrages seine wahren privaten Informationen mitteilt, muss die vorgestellte Anreizsetzung aus Gleichung 2.8 gelten. Der Nutzen muss, abhängig von ξ, daher immer bei dem Vertragsset maximal sein, der den wahren diskreten Informationen entspricht. Hierfür werden Ki(ξ) und Pi(ξ) entsprechend angepasst. Damit die Beteiligung des Herstellers sichergestellt ist, muss der Nutzen außerdem immer höher sein, als in der Alternativkomponente πmmin, siehe Gleichung 2.9. Dies beschreibt den Nutzen des Herstellers, sofern er keinen Vertrag auswählt. Die Profite für den Hersteller πmi innerhalb der Tabelle 1 werden mit Hilfe der Gleichung (2.4) errechnet.
Da das Ziel des Lieferanten die Maximierung des eigenen Profits (vgl. (2.7)) ist, wird er dem Hersteller nur marginale Nutzenverbesserungen anbieten. Dies macht er in der Annahme, dass auch der Hersteller profitmaximierend agiert, somit automatisch das Vertragsset mit dem höchsten Nutzen auswählt, auch wenn dieser nur minimal höher ausfällt.
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- Citation du texte
- Yannick Witczak (Auteur), 2019, Strategische Kapazitätsplanung im Supply Chain Management, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/542591
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